遥感图像裁剪与镶嵌处理
遥感实验报告裁剪拼接(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在学习遥感影像处理中的裁剪与拼接技术，通过对遥感影像进行裁剪和拼接，提高遥感数据的可用性和分析效率。
二、实验背景遥感技术是获取地球表面信息的重要手段，广泛应用于资源调查、环境监测、灾害评估等领域。
遥感影像经过处理和提取后，才能为实际应用提供有价值的信息。
裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，通过对影像进行裁剪和拼接，可以去除无关信息，提高影像的可用性。
三、实验材料1. 遥感影像数据：包括多景遥感影像，如Landsat、Sentinel-2等；2. 裁剪与拼接软件：如ENVI、ArcGIS等；3. 实验环境：计算机、遥感数据处理软件等。
四、实验步骤1. 数据准备（1）选择遥感影像数据，确保影像质量良好、覆盖范围完整；（2）对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等，提高影像质量。
2. 裁剪操作（1）确定裁剪范围：根据实验需求，选择合适的裁剪范围，如行政区域、研究区域等；（2）使用裁剪工具对遥感影像进行裁剪，生成新的影像。
3. 拼接操作（1）选择拼接方式：根据实际情况，选择合适的拼接方式，如同名像元拼接、重叠区域拼接等；（2）使用拼接工具对遥感影像进行拼接，生成新的影像。
4. 质量评估（1）检查拼接后的影像是否完整，是否存在缝隙、错位等问题；（2）分析拼接区域的地物特征，确保拼接效果良好。
五、实验结果与分析1. 裁剪结果经过裁剪操作，生成了新的遥感影像，去除了无关信息，提高了影像的可用性。
2. 拼接结果经过拼接操作，生成了新的遥感影像，拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。
3. 质量评估（1）拼接后的影像完整，无缝隙、错位等问题；（2）拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。
六、实验结论通过本次实验，掌握了遥感影像的裁剪与拼接技术，提高了遥感数据的可用性和分析效率。
在实际应用中，可根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，为遥感数据处理提供有力支持。
七、实验心得1. 裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，对于提高遥感数据的可用性具有重要意义；2. 在实际操作中，应根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，确保拼接效果良好；3. 学习遥感影像处理技术，有助于提高遥感数据的分析和应用水平。
遥感影像镶嵌的基本流程
遥感影像镶嵌的基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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影像获取和选择。
几何纠正。
遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合
.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
图2.1.5
点击DataPrep,在弹出的下拉菜单中单击Subset Images，在Input File中输入裁切的底图xianqiang.img，在Output File中设置输出文件路径和文件名，这里保存名为jianqie3.img。
单击From Inquire Box,然后点击AOI，在弹出的Choose AOI中点击Viewer,点击OK。，最后在subset点击OK,步骤如图2.1.6示。
图2.1.6
图2.1.7
在新视图窗口中打开裁切结果，如图2.1.8示。
图2.1.8
同理对全色影像进行剪切。
操作步骤如图2.2.1—2.2.3示。
图2.1.1
图2.2.2
图2.2.3
全色影像裁切效果如图2.2.4示。
图2.2.4
2.3.按已有图像范围裁切(掩膜)
按已有图像的范围从一幅较大图像中裁切一部分图像时，按下图所示方法操作：其中4处为较大图像文件（即待裁切图像），5处为限定范围的图像文件（即裁切范围），6处为结果文件（即裁切后图像），如图2.3.1示。
.Apply—close。
图像拼接线设置，在Mosaic Tool视窗菜单条中选择Set Mode For Intersection按钮 ，两幅图像之间将出现叠加线，单击两幅图像的相交区域，重叠区域将被高亮显示。根据实际需要，选择拼接线模式：
实验三 图像镶嵌与裁剪
实验参考资料：
ERDAS遥感数字图像处理实验教程
课件
实验报告编写要求
大纲
一、实验目的
二、实验材料
三、实验内容及步骤
四、实验心得
1、谈谈实现遥感图像无缝镶嵌的操作技巧 2、比较两种不规则裁剪方法
实验三：图像镶嵌与裁剪
实验目的：
掌握遥感图像的镶嵌操作
掌握遥感图像规则裁剪和不规则裁剪方法
实验材料：
2幅相邻的遥感影像（121037.img、
122037.img），1个研究区范围的shp文件（
huainan.shp)
ERDAS IMAGINE9.2遥感图像处理软件
计算机Βιβλιοθήκη 实验内容：
3 遥感图像处理--数据融合、影像镶嵌
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
3）在打开的ROI Tool中设置和绘制
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
4）可通过以下菜单进行剪裁
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
4）也可通过以下菜单进行剪裁
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
5）剪裁时参数设置和结果
ENVI中的图像镶嵌
也可以在图像窗口中，点击并按住鼠标左键，拖曳所选图像到所需的位置， 然后松开鼠标左键就可以放置该图像了。
如果镶嵌区域大小不合适，选择Option->Change Mosaic Size，重新设置镶 嵌区域大小。 4）其他步骤和有地理参考的图像镶嵌类似。
作业
1）手动HSV变换： 数据在“手动HSV变换”目录中，是SPOT（像
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
1）打开图像
注：有地理参考 SPOT:1071x1390 TM:467x533
实验数据---自动HSV变换目录 中的SPOT和TM数据
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
3）结果
ENVI提供的融合方法---手动HSV变换
1）将低空间分辨率的图像采样成与高空间分辨率图像的 大小相同。
Basic Tools-> Resize data
2）将调整过大小的图像从RGB转换成HSV颜色空间 Thansform->Color Thansforms->RGB to HSV
遥感图像配准与镶嵌
mn
C(c, r)
( gi, j g ) ( gir, jc g)
i1 j1
相关函数（矢量数积）
R( p, q) g(x, y)g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， q若qR（0）p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， qq0），则 p0, q0
– SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变 性，对视角变化、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性；
– 独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确地 匹配；
– 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量； – 可扩展性，可以很方便的与其它形式的特征向量进行联合。
i1 j1
mn
mn
(gi, j g )2
( gir, jc gr,c )2
i1 j1
i1 j1
差绝对值和（差矢量分量绝对值和）
S( p, q) g(x, y) g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
离散灰度数据差绝对值和的计算公式为
mn
S (c, r)
gi , j gir , jc
SIFT算法（二）
• SIFT特征匹配算法包括两个阶段，第一阶段是SIFT特征的生成，即从 多幅待匹配图像中提取出对尺度旋转、缩放、亮度变化无关的特征向 量；第二阶段是SIFT特征向量的匹配。
• SIFT特征向量的生成算法共包括4步：
– 尺度空间极值检测，以初步确定关键点位置和所在尺度； – 拟和三维二次函数精确确定位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和
Hausdorff 距离等 • 4.消除错配
遥感图像裁剪与镶嵌处理
遥感图像裁剪与镶嵌处理实验目的：通过实验操作，掌握遥感图像规则分幅裁剪、不规则分幅裁剪、图像匹配和图像镶嵌的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像裁剪和镶嵌的意义。
实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的Subset和Mosaic。
1.图象拼接（镶嵌）处理将同一区域机邻的三幅遥感图象进行拼接处理，为了消除太阳高度角或大气环境等影响造成的相邻图像效果的差异，首先用直方图匹配（Histogram Match）对遥感图像进行处理。
(1)直方图匹配（Histogram Match）(2)图像拼接（镶嵌）.启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。
.加载Mosaic图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，Edit/Add images—打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像。
.在Mosaic Tool 视窗工具条中，点击set Input Mode 图标，进入设置图象模式的状态，利用所提供的编辑工具，进行图象叠置组合调查。
.图象匹配设置，点击Edit /Image Matching —打击Matching options 对话框，设置匹配方法：Overlap Areas。
.在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit/set Overlap Function—打开set OverlapFunction对话框设置以下参数：.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
.Apply —close完成。
.运行Mosaic 工具在Mosaic Tool视窗菜单条中,点击 Process/Run Mosaic ，设置文件路径和名称，执行镶嵌操作。
遥感实验遥感影像镶嵌与裁剪
实验内容
图像镶嵌基本方法、色彩平衡处理、行政 区生成ROI，利用感兴趣区对遥感影像进行 裁剪。
遥感图像镶嵌
遥感影像镶嵌：（mosaic）：当研究区超 出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需 要将两幅或多幅图像(它们有可能是在不同 的成像条件下获取的)拼接起来形成一幅或 一系列覆盖全区的较大的图像，这个过程 就是图像镶嵌。
镶嵌（拼接）实验步骤（续）
第二步：加载镶嵌图像 在mosaic对话框中，选择import->import files，选择
mosaic1 、mosaic2 …、 mosaicn镶嵌文件导入。 导入的镶嵌文件显示在图象框中及文件列表中，文件列表中
的排在下面的文件，在图像显示窗口中显示在上层。 在文件列表中选择需要调整顺序的文件，单击右键选择快捷
菜单 raise(lower) image to top(bottom)（提升/降低 到顶层/底层）或者raise(lower) image one position （提高/降低一层），或者在图像窗口单击右键选择快捷 菜单。通过这个功能调整图像叠加顺序
镶嵌（拼接）实验步骤（续）
第三步：图像叠置设置 选择文件列表中的一个文件，单击右键选择edit
6、完成利用行政区裁剪遥感影像，结束。
试验报告撰写要求
反映出遥感映像镶嵌和利用行政区裁剪的 主要步骤及处理过程；
镶嵌产生缝隙的原因及处理方法； 利用行政区裁剪图像产生误差的主要影响
因素。
常用的是按照行政区划边界或自然区划边界进行 图像的分幅裁剪。它的过程可分为两步：矢量栅 格化和掩膜计算（mask）。矢量栅格化是将面 状矢量数据转化成二值栅格图像文件，文件像元 大小与被裁剪图像一致；把二值图像中的裁剪区 域的值设为，区域外取值，与被裁剪图像做交集 运算，计算所得图像就是图像裁剪结果。
实验：遥感图像裁剪、镶嵌、融合
实验：遥感图像的拼接、裁剪一、实习目的与要求·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；二、实验原理·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影，必须有相同的波段数。
在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。
·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。
三、实验内容和实验过程1.图像拼接实验步骤：（1）启动图像拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Data preparation→Mosaicc lmages→Mosic Tool，打开Mosaic Tool 视窗。
（2）加载需要拼接的图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit→Add images或则单击按钮，打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像wasia1_mss.img 和wasica3_tm.img（如下图）。
（3）设置输入图像的颜色纠正模式：Edit→Color Corrections，并在Use HistogramMatching选项前打勾，并点开Seting按钮，出现界面（如下图）。
（或者在按钮被选中，然后再下栏中选中按钮。
也会出现如下图界面）。
只有颜色纠正模式处理好了，才不会出现明显的差异（4）设置交叉区域匹配参数，点击Edit→Set Overlap Function，或者单击工具条中图标设置图像关系，并在下一栏中单击Overlap Function图标，打开Set Overlap Function对话框如下图，设置交叉区域是否有边界线重叠和区域的函数类型，确定。
61-实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）
实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）一、 实验目的通过实验了解整个图像的预处理过程，从而加深对遥感图像计算机处理的内容及概念的理解。
二、 实验内容1.自定义坐标系2.波段合成（图像融合）3.图像镶嵌（图像拼接）4.图像裁剪三、 实验数据1. TM-30m.img2. bldr_sp.img3. Mosaic1.img4. Mosaic2.img5. bhtmsat.img6. can_tmr.img7. qb_boulder_msi.img8. qb_boulder_pan.img四、 实验操作原理及步骤遥感图像预处理主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪等过程，其处理顺序一般如下图所示。
图 1一般图像预处理流程1.自定义坐标系一般国外商业软件坐标系都分为标准坐标系和自定义坐标系两种。
我国情况较为特殊，往往需要自定义坐标系。
所以，在ENVI第一次使用时，需要对系统自定义北京54坐标系西安80坐标系。
1.1添加参考椭球体找到ENVI系统自定义坐标文件夹—C:\Program Files\ITT\IDL708\products\envi46\map_proj。
根据每台电脑安装的路径以及版本不同而略有不同。
以记事本形式打开ellipse.txt，将“Krasovsky,6378245.0,6356863.0”和“IAG-75,6378140.0,6356755.3”加入文本末端。
（这里主要是为了修改克拉索夫斯基因音译而产生的错误，以便让其他软件识别；另外中间的逗号必须是英文半角。
）1.2添加基准面以记事本格式打开datum.txt，将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入文本末端。
1.3定义坐标定义完椭球参数和基准面后就可以在ENVI中以我们定义的投影参数新建一个投影信息（Customize Map Projections），在编辑栏里分别定义投影类型、投影基准面、中央子午线、缩放系数等，最后添加为新的投影信息并保存。
ENVI中图像镶嵌与裁剪实验文档
图像镶嵌影像镶嵌是指在一定地数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围的影响图的过程。
下面以两幅经过几何校正的TM 30米图像为例（文件名分别为mosaic_2和mosaic1_equal），介绍ENVI环境下图像的镶嵌过程。
操作步骤如下：（1）选择主菜单File→Open Image File，打开要进行拼接的图像（图2-26）；图2-26 图像波段选择列表（2）单击主菜单Map→Mosaicking→Georeferenced，打开图像镶嵌窗口；(3) 在Map Based Mosaic窗口中单击Import→Import Files命令；（4）在弹出的Mosaic Input Files对话框中选择待拼接的图像文件（图2-27）；图2-27 选择镶嵌文件（5）点击OK，把图像加载到了图像镶嵌的窗口中；（6）在图层列表栏中选择需要调整重叠次序的图层，右键点击选择Raise Image to Top 或者Raise Image to Position进行重叠次序的调整（图2-28）；（7）在图层列表栏中选择需要调整重叠次序的图层，右键点击选择Edit Entry对图像镶嵌参数进行设置（图2-29）；图2-28 调整图像重叠次序图2-29 设置图像镶嵌参数相关参数说明：❖在Edit Entry对话框中，设置Data Value to Ignore:0，忽略0值，Feathering Distance设置羽化半径；❖在Entry参数对话框中，单击Select Cutline Annotation File按钮，选择切割线的注记文件；点击按钮进行波段组合设置；❖在Color Balancing中对图像进行调色处理，这里选择Adjust对图像mosaic_2.img 进行调色；（8）点击OK，结果如图2-30所示。
图2-30图像镶嵌参数结果（9）点击File菜单下的Save template命令对图像进行虚拟镶嵌；（10）点击File菜单下的Apply命令，打开镶嵌图像保存对话框，设置输出的像元分辨率，重采样方法以及输出文件名等参数，点击OK完成图像的镶嵌和保存（图2-31）。
遥感图象处理Ⅰ(图像预处理)
实验二遥感图象处理Ⅰ（图像预处理）1.1 概述图像预处理包括图像几何校正，图像裁剪处理和图像镶嵌处理三个部分。
由于遥感系统空间、波谱、时间以及辐射分辨率的限制，很难精确地记录复杂地表的信息，因而误差不可避免地存在于数据获取过程中。
这些误差降低了遥感数据的质量，从而影响了图像分析的精度。
因此在实际的图像分析和处理之前，有必要对遥感原始图像进行预处理。
经过预处理工作，针对遥感图像的变换、增强、分类等工作将会变得更加得心应手。
1.2 实验目的1通过本次上机实验，掌握遥感图像几何校正、裁剪与镶嵌处理的基本方法和步骤。
2深刻理解遥感图像预处理的意义。
3熟悉ERDAS数据预处理模块。
1.3 实验原理几何校正是利用地面控制点进行，用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程，并利用标准图像与畸变的遥感图像之间的一些对应点（地面控制点数据对）求得这个几何畸变模型，然后利用此模型进行几何畸变的校正，这种校正不考虑畸变的具体形成原因，而只考虑如何利用畸变模型来校正遥感图像。
步骤大致包括GCP（地面控制点）的选取、多项式纠正模型的选择、重采样，内插方法的选择三个环节。
如果工作区域较小，只要一景遥感图像中的局部就可以覆盖的话，就需要进行遥感图像裁剪处理。
同时，如果用户只关心工作区域之内的数据，而不需要工作区域之外的图像，同样需要按照工作区域边界进行图像裁剪。
于是就出现规则裁剪与任意多边形裁剪等类型。
如果工作区域较大，需要用两景或者多景遥感图像才能覆盖的话，就需要进行遥感图像镶嵌处理。
遥感图像镶嵌处理即将经过几何校正的若干相邻图像拼接成一副图像或一组图像。
注意：需要拼接的输入图像必须含有地图投影信息，且必须具有相同的波段数，但是可以具有不同的投影类型，像元大小也可以不同。
在进行图像镶嵌时，需要确定一副参考图像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基准，决定镶嵌图像的对比度匹配，以及输出图像的地图投影，像元大小和数据类型。
1.4 实验过程1.4.1 遥感图像几何校正第1步：显示图像文件首先，在ERDAS图标面板中单击Viewer图标两次，打开两个视窗（Viewer#1/Viewer#2）。
遥感图像裁剪与拼接
遥感图像拼接（镶嵌）与裁剪一、实验目的与要求图像镶嵌指在一定数学基础控制下，把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程，在ENVI中提供了透明处理、匀色、羽化等功能。
实验要求可以用ENVI解决镶嵌颜色不一致、接边以及重叠区等问题。
图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用的方法是按照行政区划边界或者自然区域边界进行图像裁剪；在基础数据生产中，经常还要进行标准分幅裁剪。
ENVI的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
实验要求学生们学会通过ENVI软件对下载的地区图像进行裁剪和拼接，将南京区域裁剪出来。
通过本次实验，初步熟悉ENVI和ARCGIS软件，为今后环境遥感学习奠定基础。
二、实验内容与方法1 实验内容1)图像拼接：ENVI的图像拼接功能提供交互式的方式将没有地理坐标或者有地理坐标的多幅图像合并，生成一幅单一的合成图像。
2)图像裁剪：通常按照行政区划边界或自然区划边界进行图像剪裁，在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
2 实验方法1)图像拼接最新ENVI提供了全新的影像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic，所有功能集成在一个流程化的界面，它可以：∙控制图层的叠放顺序∙设置忽略值、显示或隐藏图层或轮廓线、重新计算有效的轮廓线、选择重采样方法和输出范围、可指定输出波段和背景值∙可进行颜色校正、羽化/调和∙提供高级的自动生成接边线功能、也可手动编辑接边线∙提供镶嵌结果的预览使用该工具可以对影像的镶嵌做到更精细的控制，包括镶嵌匀色、接边线功能和镶嵌预览等功能。
2)图像裁剪（1）规则分幅裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，这个矩形的范围获取途径包括行列号、左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI/矢量文件；（2）不规则分幅裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个任意多边形。
任意多边形可以是事先生成的一个完整的闭合多边形区域，可以是一个手工绘制的ROI(感兴趣区)多边形，也可以是ENVI支持的矢量文件。
遥感卫星影像数据预处理一般流程介绍
镶嵌
当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形 成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。
在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考图像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基 准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或 多幅图像选择相同或相近的成像时间，使得图像的色调保持一致。但接边色调相差太大 时，可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致，但用于变化信息提取时，相邻 图像的色调不允许平滑，避免信息变异。
1、GCP 在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。
GCP 均匀分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的 需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需 9 个控制点即可； 对于有理多项式模型，一般每景要求不少于 30 个控制点，困难地区适当增加点位；几何 多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在 30-50 个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
的辐射值在不同时相遥感图像上一致，从而完成地物动态变化的遥感动态监测。
北京揽宇方圆信息技术有限公司
（3）图像重采样 重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,即输出图像像元点在输入图像中的行 列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对 原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插 方法包括： 1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原 来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成 输出图像中某些地物的不连贯。
影像镶嵌的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 熟悉遥感影像镶嵌的基本原理和操作流程。
2. 掌握使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌的方法。
3. 通过实验，提高对遥感影像进行镶嵌处理的能力。
二、实验原理影像镶嵌是指将两幅或多幅遥感影像在空间上拼接成一幅整体影像的过程。
在遥感影像处理中，由于遥感器、传感器等因素的影响，不同影像之间可能存在几何畸变、灰度差异等问题，因此在进行影像镶嵌时，需要对影像进行预处理，包括几何校正、灰度均衡化等，以确保镶嵌后的影像质量。
三、实验内容1. 实验数据：选取两幅不同时间、不同传感器的遥感影像作为实验数据。
2. 实验步骤：（1）数据预处理：对实验数据分别进行几何校正、灰度均衡化等预处理操作，消除影像之间的几何畸变和灰度差异。
（2）坐标系统转换：将两幅影像的坐标系统进行统一，以便进行后续的影像镶嵌。
（3）影像镶嵌：使用遥感图像处理软件（如ENVI、ArcGIS等）进行影像镶嵌操作。
（4）镶嵌效果评价：对镶嵌后的影像进行质量评价，包括几何精度、灰度一致性等指标。
四、实验结果与分析1. 数据预处理通过几何校正和灰度均衡化处理，两幅影像的几何畸变和灰度差异得到了有效消除，为后续的影像镶嵌提供了基础。
2. 坐标系统转换将两幅影像的坐标系统进行统一，确保了影像镶嵌的准确性。
3. 影像镶嵌使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌操作，成功将两幅影像拼接成一幅整体影像。
4. 镶嵌效果评价（1）几何精度：通过对比镶嵌后的影像与原始影像的几何特征，发现镶嵌后的影像在几何精度方面得到了有效保证。
（2）灰度一致性：通过对比镶嵌前后影像的灰度分布，发现镶嵌后的影像在灰度一致性方面得到了显著改善。
五、实验结论1. 通过本实验，掌握了遥感影像镶嵌的基本原理和操作流程。
2. 使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌，能够有效提高影像质量。
3. 影像镶嵌在遥感影像处理中具有重要的应用价值，为遥感数据的应用提供了有力支持。
六、实验心得1. 影像镶嵌是遥感影像处理的重要环节，对于提高遥感影像质量具有重要意义。
ENVI遥感图像处理实验二——图像常规处理2
遥感图像预处理实习姓名徐丹学号120154088成绩日期2014、4、28实习内容:遥感图像的裁剪、镶嵌与几何校正1、在实际的工作中,为何经常需要对影像进行裁剪与镶嵌操作？在ENVI软件平台如何实现影像的裁剪与镶嵌,以一示例详细叙述裁剪与镶嵌的具体操作步骤。
由于遥感卫星就是在一个预先设计的轨道上运行,星载传感器沿着轨道在地面上的轨迹按一定宽度垂直于运行方向进行扫描,在实际工作中有时需要分析的地区并不完全处在同一幅图像内,这时候需要把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围无缝的图像,即图像镶嵌,而图像剪裁的目的则就是将研究之外的区域去除。
一、图像裁剪:(1)规则分幅裁剪a)在主菜单中,选择File ——Open Image File,打开裁剪图像bhtmref、img。
b)在主菜单中,选择File——Save ——ENVI Standard,弹出New 对话框。
c)在New 对话框中,单击Import File按钮,弹出Create New File对话框。
d)在Create New File对话框中,选中Select Input File列表中的裁剪图像,单击Spatial Subset按钮。
e)在Select Spatial Subset对话框中,单击Image按钮,弹出Subset ByImage对话框。
f)在Subset By Image对话框中,可以通过输入行列数确定剪裁尺寸并按住鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定剪裁区域,或直接用鼠标左键按红色边框拖动来确定剪裁尺寸以及位置,单击OK按钮。
g)在Select Spatial Subset对话框中可以瞧到剪裁区域信息,单击OK按钮。
h)在Create New File对话框中,可以通过Spectral Subset按钮选择输出波段子集,单击OK按钮。
i)选择输出路径及文件名或者选择Memory直接在窗口上显示,单击OK按钮,完成规则分幅裁剪过程。
遥感图像裁剪与拼接
遥感图像裁剪与拼接在遥感领域中，遥感图像裁剪与拼接是常见的处理操作。
通过将多个遥感图像进行裁剪和拼接，可以获得更大范围、更高分辨率的图像，进而满足不同应用需求。
本文将介绍遥感图像裁剪与拼接的基本原理、方法和应用场景。
一、遥感图像裁剪遥感图像裁剪是指将原始的遥感图像按照感兴趣区域进行切割，只保留所需部分。
裁剪可以有效减少图像数据量，同时也能够提高分析效率。
以下是常见的遥感图像裁剪方法：1. 矩形裁剪矩形裁剪是最常用的一种裁剪方式，通过指定感兴趣区域的左上角和右下角坐标，可以实现对图像的矩形裁剪。
2. 多边形裁剪在某些情况下，感兴趣区域可能呈现复杂的形状，无法用矩形进行准确裁剪。
此时，可以利用多边形裁剪方法实现更精确的裁剪。
3. 边界缓冲裁剪边界缓冲裁剪是指在感兴趣区域周围增加一定的缓冲边界，以避免实际野外边界与图像边界不对齐的问题。
这种裁剪方法常用于遥感监测和精确测绘等应用领域。
二、遥感图像拼接遥感图像拼接是将多幅遥感图像按照一定的拼接规则进行合并，生成一张大尺寸的合成图像。
拼接可以扩展观测范围，提高图像分辨率，以及实现更全面的遥感分析。
以下是常用的遥感图像拼接方法：1. 无重叠拼接无重叠拼接是最简单的一种拼接方式，将多幅遥感图像按照顺序直接拼接在一起。
这种方法适用于目标分割、土地利用等需要完整观测范围的应用场景。
2. 重叠拼接重叠拼接是指在图像拼接过程中，采取重叠部分图像像素的平均值或加权平均值作为拼接结果。
这种方法可以减少图像拼接处的明显接缝，提高整体的视觉质量。
3. 特征点匹配拼接特征点匹配拼接是通过提取图像中的特征点，在不同图像上进行匹配，确定拼接关系，然后进行图像变形和融合。
这种方法对于复杂场景和大范围拼接效果较好。
三、应用场景遥感图像裁剪与拼接在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个常见的应用场景：1. 土地利用规划通过裁剪与拼接遥感图像，可以获取更大范围、更高分辨率的土地利用信息。
这对于城市规划、农业管理等具有重要意义。
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遥感图像裁剪与镶嵌处理
实验目的：通过实验操作，掌握遥感图像规则分幅裁剪、不规则分幅裁剪、图像匹配和图像镶嵌的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像裁剪和镶嵌的意义。
实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的Subset和Mosaic。
1.图象拼接（镶嵌）处理
将同一区域机邻的三幅遥感图象进行拼接处理，为了消除太阳高度角或大气环境等影响造成的相邻图像效果的差异，首先用直方图匹配（Histogram Match）对遥感图像进行处理。
(1)直方图匹配（Histogram Match）
(2)图像拼接（镶嵌）
.启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。
.加载Mosaic图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，Edit/Add images—打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像。
.在Mosaic Tool 视窗工具条中，点击set Input Mode 图标，进入设置图象模式的状态，利用所提供的编辑工具，进行图象叠置组合调查。
.图象匹配设置，点击Edit /Image Matching —打击Matching options 对话框，设置匹配
方法：Overlap Areas。
.在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit/set Overlap Function—打开set Overlap
Function对话框
设置以下参数：
.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
.Apply —close完成。
.运行Mosaic 工具在Mosaic Tool视窗菜单条中,点击 Process/Run Mosaic ，设置文件路径和名称，执行镶嵌操作。
镶嵌后的图像如下图所示。
2、图象分幅裁剪
在实际工作中，经常根据研究区的工作范围进行图像分幅裁剪，利用ERDAS 可实现两种图像分幅裁剪：规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。
(1)规则分幅裁剪
即裁剪的边界范围为一矩形，其具体方法如下：
在ERDAS图标面板工具条中，点击DataPrep/Data preparation/subset Image—打开subset Image 对话框，并设置参数如下：
说明：裁剪范围输入：
①通过直接输入右上角、右下角的坐标值;
②先在图像视窗中放置查询框，然后在对话框中选择From Inquire Box
③先在图像视窗中绘制AOL区域，然后在对话框中选择AIO功能，利用此方法也可实
现不规则裁剪。
(2)不规则分幅裁剪
①用AOI区域裁剪，与上述的②的方法相同。
②用Arclnfo的多边形裁剪。
第一步，将ArcGIS多边形转换成栅格图像文件
.ERDAS图标面板工具条中，点击Vector/vector to Raster—打开vector to Raster对话框，并设置参数，并实现转换。
第二步，通过掩膜运算(Mask)实现图像不规则裁剪
.ERDAS 图标面板工具条中，点击Interpreter/Utilities /Mask--打开Mask对话框，并设置参数如下：
setup Recode设置裁剪区域内新值为1，区域外取0值。
(3)图像分块裁剪
图像分块裁剪功能允许用户根据设定的大小将一幅图像分割成一些相同尺寸的小幅图像，常常用于设定比例尺标准分幅系列卫星影像图的制作。